TensorFlow系列专题（七）：一文综述RNN循环神经网络
目录： ●前言 ●RNN知识结构 ●简单循环神经网络 ●RNN的基本结构 ●RNN的运算过程和参数更新 ●RNN的前向运算 ●RNN的参数更新 一．前言 前馈神经网络不考虑数据之间的关联性，网络的输出只和当前时刻网络的输入相关。然而在解决很多实际问题的时候我们发现，现实问题中存在着很多序列型的数据，例如文本、语音以及视频等。这些序列型的数据往往都是具有时序上的关联性的，既某一时刻网络的输出除了与当前时刻的输入相关之外，还与之前某一时刻或某几个时刻的输出相关。而前馈神经网络并不能处理好这种关联性，因为它没有记忆能力，所以前面时刻的输出不能传递到后面的时刻。 此外，我们在做语音识别或机器翻译的时候，输入和输出的数据都是不定长的，而前馈神经网络的输入和输出的数据格式都是固定的，无法改变。因此，需要有一种能力更强的模型来解决这些问题。 在过去的几年里，循环神经网络的实力已经得到了很好的证明，在许多序列问题中，例如文本处理、语音识别以及机器翻译等，循环神经网络都取得了显著的成绩。循环神经网络也正被越来越多的应用到其它领域。 二． RNN知识结构 在本章中，我们将会从最简单的循环神经网络开...
